Sistema Integrado de Transporte Masivo - Análisis de Impacto de Varadas Vehiculares
Un estudio sobre las implicaciones económicas y de servicio
Universidad Tecnológica de Bolívar, Colombia
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Alexander Sánchez González |
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Amparo Hazbun Martinez |
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Maria Mercedes Romero Racine |
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Misael Jose Pastrana Fuentes |
Antecedentes
Este estudio examina el impacto de las varadas de vehículos dentro del Sistema Integrado de Transporte Masivo (SITM) de Cartagena en las pérdidas económicas y la percepción de calidad del servicio.
Método
- Análisis de registros de varadas
- Análisis de pérdidas económicas
- Evaluación del impacto por ruta y ubicación
- Análisis estadístico
Palabras clave
Varadas, Pérdidas económicas, Calidad del servicio, Usuarios, SITM (Sistema Integrado de Transporte Masivo).
El Sistema Integrado de Transporte Masivo (SITM) en la ciudad de Cartagena juega un papel fundamental en la movilidad urbana. Su correcto funcionamiento depende en gran medida del estado de la flota y la eficiencia operativa de los vehículos.
Uno de los desafíos más recurrentes que enfrentan estos sistemas son las varadas de vehículos o interrupciones operativas, que generan impactos significativos tanto para la empresa operadora como para los usuarios.
Estas varadas conllevan costos operativos y de mantenimiento asociados con tiempo improductivo. Para los usuarios, tales fallas se traducen en retrasos, incomodidad y pérdida de confianza en el sistema.
Objetivo general
Analizar el impacto de las varadas de los vehículos del Sistema Integrado de Transporte Masivo (SITM) de la ciudad de Cartagena en las pérdidas económicas de la empresa operadora y en la calidad del servicio percibida por los usuarios.
Objetivos específicos
- Identificar las rutas y ubicaciones con mayor frecuencia y costos de varadas.
- Determinar las principales causas operativas asociadas a las varadas y su relación con la satisfacción del usuario.
- Cuantificar las pérdidas económicas generadas por las varadas de los vehículos del SITM.
Este estudio busca analizar de manera integral estas fallas dentro del SITM, comenzando con la identificación de los costos asociados, así como las rutas y ubicaciones donde ocurren con mayor frecuencia, con el fin de identificar patrones operativos críticos.
Finalmente, el estudio busca:
- Cuantificar las pérdidas económicas resultantes de las varadas
- Destacar las principales áreas de impacto
- Evaluar las consecuencias negativas para los usuarios
- Mejorar la transparencia y reconstruir la confianza en el sistema
Enfoque del estudio
Este estudio utiliza un enfoque mixto que combina análisis cuantitativo de datos operativos con evaluación cualitativa del impacto en usuarios.
Fases metodológicas
- Recopilación y procesamiento de registros de varadas
- Análisis estadístico de frecuencias y patrones temporales
- Evaluación económica de impactos por rutas y ubicaciones
- Correlación entre fallos técnicos y percepción de servicio
El Sistema Integrado de Transporte Masivo (SITM) de Cartagena representa un caso de estudio relevante debido a:
- Es un componente crítico de la movilidad urbana en esta ciudad turística
- Presenta desafíos operativos recurrentes que afectan su desempeño
- El impacto de las varadas vehiculares tiene consecuencias económicas y sociales medibles
- Ofrece un marco práctico para analizar la relación entre eficiencia operativa y satisfacción del usuario
Principales hallazgos
Se espera identificar:
- Patrones temporales de las varadas (días, horas, estacionalidad)
- Rutas con mayor incidencia de interrupciones operativas
- Causas técnicas más frecuentes de las varadas
- Costos directos e indirectos para la operadora y usuarios
- Correlación entre incidencia de varadas y satisfacción del usuario
| Name | df |
| Number of rows | 3635 |
| Number of columns | 39 |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| character | 25 |
| numeric | 11 |
| POSIXct | 3 |
| ________________________ | |
| Group variables | None |
| skim_variable | n_missing | complete_rate | min | max | empty | n_unique | whitespace |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| sistema_reportado | 176 | 0.95 | 5 | 26 | 0 | 17 | 0 |
| afectacion_al_usuario | 0 | 1.00 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 |
| ruta | 0 | 1.00 | 4 | 4 | 0 | 21 | 0 |
| ubicacion | 424 | 0.88 | 5 | 24 | 0 | 55 | 0 |
| vehiculo | 0 | 1.00 | 7 | 7 | 0 | 128 | 0 |
| tipologia | 0 | 1.00 | 6 | 7 | 0 | 2 | 0 |
| kilometraje | 0 | 1.00 | 6 | 6 | 0 | 3197 | 0 |
| nombre_de_conductor | 471 | 0.87 | 9 | 34 | 0 | 280 | 0 |
| hora_novedad | 0 | 1.00 | 7 | 8 | 0 | 893 | 0 |
| observacion_de_la_novedad | 1118 | 0.69 | 20 | 238 | 0 | 2401 | 0 |
| varado | 0 | 1.00 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 |
| decision | 335 | 0.91 | 4 | 17 | 0 | 5 | 0 |
| ot | 1597 | 0.56 | 6 | 6 | 0 | 1876 | 0 |
| tenico_responsable | 1733 | 0.52 | 1 | 49 | 0 | 46 | 0 |
| sistema | 1021 | 0.72 | 3 | 18 | 0 | 7 | 0 |
| subsistema | 907 | 0.75 | 5 | 24 | 0 | 29 | 0 |
| ref_comp | 2044 | 0.44 | 1 | 13 | 0 | 341 | 0 |
| componente | 1456 | 0.60 | 3 | 63 | 0 | 439 | 0 |
| adjetivo | 1020 | 0.72 | 4 | 13 | 0 | 25 | 0 |
| consecuencia | 2029 | 0.44 | 5 | 78 | 0 | 234 | 0 |
| estado | 0 | 1.00 | 7 | 19 | 0 | 7 | 0 |
| observacion | 2826 | 0.22 | 14 | 161 | 0 | 514 | 0 |
| dia_habil | 0 | 1.00 | 5 | 9 | 0 | 7 | 0 |
| mes_falla | 0 | 1.00 | 5 | 10 | 0 | 7 | 0 |
| nueva_hora | 0 | 1.00 | 8 | 8 | 0 | 1266 | 0 |
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 | hist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| costo_x_perdida | 0 | 1 | 1264960.40 | 1308357.16 | 600000 | 900000 | 900000 | 1290189 | 37629465 | ▇▁▁▁▁ |
| year_falla | 0 | 1 | 2024.37 | 0.48 | 2024 | 2024 | 2024 | 2025 | 2025 | ▇▁▁▁▅ |
| num_max_viajes | 0 | 1 | 83.04 | 37.27 | 3 | 62 | 90 | 125 | 126 | ▃▃▅▇▇ |
| num_min_viajes | 0 | 1 | 77.58 | 34.19 | 2 | 49 | 84 | 112 | 121 | ▂▆▂▇▇ |
| total_usuarios_por_ruta | 0 | 1 | 1545.44 | 77.23 | 1432 | 1432 | 1598 | 1598 | 1598 | ▃▁▁▁▇ |
| retrazo | 0 | 1 | 176970.45 | 96231.22 | 14400 | 93600 | 176400 | 259200 | 345600 | ▇▇▇▇▇ |
| dia_varados | 0 | 1 | 1.43 | 1.09 | 0 | 1 | 1 | 2 | 4 | ▇▇▇▆▁ |
| num_min_pasajeros | 0 | 1 | 86.83 | 4.65 | 80 | 80 | 90 | 90 | 90 | ▃▁▁▁▇ |
| num_max_pasajeros | 0 | 1 | 173.67 | 9.30 | 160 | 160 | 180 | 180 | 180 | ▃▁▁▁▇ |
| costo_opot_min | 0 | 1 | 20519570.84 | 9565997.01 | 480000 | 11760000 | 22680000 | 30240000 | 32670000 | ▂▆▂▇▇ |
| costo_opot_max | 0 | 1 | 43889083.91 | 20733105.40 | 1440000 | 29760000 | 48600000 | 67500000 | 68040000 | ▃▃▅▇▇ |
| skim_variable | n_missing | complete_rate | min | max | median | n_unique |
|---|---|---|---|---|---|---|
| fecha | 0 | 1 | 2024-09-01 19:00:00 | 2025-04-01 02:30:00 | 2024-12-06 18:18:00 | 3402 |
| fecha_hora_retrazo | 0 | 1 | 2024-09-02 22:00:00 | 2025-04-04 14:47:00 | 2024-12-09 01:31:00 | 3580 |
| nueva_fecha | 0 | 1 | 2024-09-02 00:00:00 | 2025-04-04 00:00:00 | 2024-12-09 00:00:00 | 215 |
Se realizó un estudio transversal descriptivo sobre una base de fallas en vehículos del Sistema Integrado de Transporte Masivo (SITM) de la ciudad de Cartagena. El análisis abarcó desde el 1 de septiembre de 2024 hasta el 1 de agosto de 2025. por su parte, para las variables cualitativas se estimaron frecuencias absolutas y relativas y en el caso de las variables cuantitativas estas fueron resumidas a partir del uso de medias de tendencia central y dispersión particular, se usaron medias,frecuencias relativas y absolutas. La estimación del costo de oportunidad fue calculada teniendo en cuenta el numero de personas maxima que los vehiculos pueden trasportar y multiplicado por el costo total de la tarija a 2024 que era de $3.000 pesos.
Promedio días varados
2
Costo promedio varadas
$1.264.960
Total eventos
3.635
Día con más eventos
Lunes
Tipo de fallas | Frecuencia |
|---|---|
907 | |
FRENOS | 449 |
SISTEMA DE REFRIGERACION | 446 |
CARROCERIA | 306 |
INTERNA | 284 |
ELECTRICO MOTOR | 249 |
AIRE ACONDICIONADO | 200 |
SUSPENSION | 144 |
ELECTRICO CARROCERIA | 120 |
SERVICIOS | 118 |
Tipo de fallas | Frecuencia |
|---|---|
1,021 | |
AIRE_COMPRIMIDO | 835 |
MOTOR | 596 |
ELECTRICO | 441 |
CARROCERIA | 350 |
AIRE_ACONDICIONADO | 200 |
CHASIS | 187 |
GNV | 5 |
1- Perspectiva financiera: las interrupciones en el servicio generan costos elevados, con un costo mínimo promedio de $20.519.571 pesos colombianos por día varado, alcanzando hasta $43.889.084 pesos en los peores escenarios. Esto no solo representa un riesgo financiero considerable para la empresa, sino que también implica una pérdida diaria estimada de 1.545 usuarios, afectando la sostenibilidad del sistema y la confianza en el usuario.
2- Perspectiva operativa: Los problemas más recurrentes afectan a los buses son aire comprimido (32%) y el motor (23%), así como subsistemas esenciales como los frenos (16%) y el sistema de refrigeración (16%). la alta incidencia de fallas se presenta en los vehículos de tipologia Padron (68%) lo que sugiere que ciertos modelos requieren mayor mantenimiento o actualización para reducir la frecuencia de varadas y mejorar la confiabilidad del sistema. Además, las fallas en el sistema de aire comprimido (18%) y los riesgos derivados de altas temperaturas en los componentes y el motor (14%) destacan como factores clave que deben ser abordados para mejorar la eficiencia del servicio, reducir la afectación al servicio y mejor aumentar las ganancias producto del servicio.
3- Perspectiva Usuario: las fallas ocurren con mayor frecuencia en puntos clave como el Patio Portal (37%), la Estación Bodeguita (20%) y la Terminal (5.9%), y estas suelen presentarse en horarios críticos entre las 5:30 p. m y las 7:00 p. m.